Apache Kafka Streams将KTables物化为一个主题似乎很慢

Question

我正在使用kafka流,我正在尝试将KTable实现为主题.

它工作但似乎每30秒左右完成一次.

Kafka Stream如何/何时决定将KTable的当前状态实现为主题？

有没有办法缩短这个时间并使其更"实时"？

这是我正在使用的实际代码

// Stream of random ints: (1,1) -> (6,6) -> (3,3)
// one record every 500ms
KStream<Integer, Integer> kStream = builder.stream(Serdes.Integer(), Serdes.Integer(), RandomNumberProducer.TOPIC);

// grouping by key
KGroupedStream<Integer, Integer> byKey = kStream.groupByKey(Serdes.Integer(), Serdes.Integer());

// same behaviour with or without the TimeWindow
KTable<Windowed<Integer>, Long> count = byKey.count(TimeWindows.of(1000L),"total");

// same behaviour with only count.to(Serdes.Integer(), Serdes.Long(), RandomCountConsumer.TOPIC);
count.toStream().map((k,v) -> new KeyValue<>(k.key(), v)).to(Serdes.Integer(), Serdes.Long(), RandomCountConsumer.TOPIC);

Answer 1

这由commit.interval.ms控制,默认为30秒.更多细节:http: //docs.confluent.io/current/streams/developer-guide.html

缓存的语义是,只要最早的commit.interval.ms或cache.max.bytes.buffering(缓存压力)命中,数据就会刷新到状态存储并转发到下一个下游处理器节点.

和这里:

https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/KIP-63%3A+Unify+store+and+downstream+caching+in+streams